Graph Neural Network
表現学習
グラフ表現
ナレッジグラフ
グラフ理論/離散数学
競技プログラミングでよくあるアルゴリズム集
グラフ深層学習のすすめ
https://www.youtube.com/watch?v=7rgXi3Xp6NI
タスクごとに特徴量設計を行う必要がある」を GNN を使う動機にしてるけど,わたしの経験上これはあんまり現実的じゃない.というのは GNN の性能はグラフに大きく依存するので「グラフ設計」が GNN 版の特徴量設計として強く残ってる.
PhysGraph: Physics-Based Integration Using Graph Neural Networks
https://arxiv.org/abs/2301.11841v1
こんな応用ができるんや・・
Kaggleの2nd solutionでGraph Attentionが応用されている
https://www.kaggle.com/competitions/shopee-product-matching/discussion/238022
LangChainを使って自然文の入力を構造化データに変換する実験
https://note.com/fukufuku_wanko/n/n698e4fdce300
SOLVING NP-HARD PROBLEMS ON GRAPHS WITH EXTENDED ALPHAGO ZERO
https://arxiv.org/pdf/1905.11623.pdf
グラフニューラルネットワーク(GNN)徹底解説!用途と仕組みからPyGでの実装まで
https://zenn.dev/kami/articles/83c2daff760f5d
SymbolicRegression.jl
https://github.com/MilesCranmer/SymbolicRegression.jl
/k1ito/Deep Symbolic Regression RNNと強化学習でシンボリック回帰